[发明专利]一种基于运动检测的车辆排队长度检测方法

权利要求书

1.一种基于运动检测的车辆排队长度检测方法，包括如下步骤：

步骤1：标定车道信息和设置车辆静止阈值；

步骤2：读取图像序列，截取当前帧中车辆检测区域G；

步骤3：车辆跟踪，更新跟踪车辆在当前帧的位置；

步骤4：检测f_a中新出现的车辆；

步骤5：找出各个车道中静止状态的车辆；

步骤6：计算各个车道的排队长度，根据车道线标定的实际距离，将QL中各车道最远距离的像素坐标转换到车辆排队长度距离；

步骤7：计算各车道的车流量。

2.如权利要求1所述的基于运动检测的车辆排队长度检测方法，其特征在于：步骤1具体为：

步骤1.1：从道路监控视频中手动标定车辆检测区域、车辆跟踪区域、车道分界线；在本实施例中，车道标定后的结果如图2所示；

步骤1.2：设置车辆静止时间阈值ST；

步骤1.3：沿车道线标定各车道线与车辆停止线的实际距离。

步骤2：读取图像序列，截取当前帧中车辆检测区域G。

3.如权利要求1所述的基于运动检测的车辆排队长度检测方法，其特征在于：步骤3具体为：

步骤3.1：记当前帧序列号为a，则第a-1帧图像f_a-1的跟踪车辆集合为TL_a-1＝{＜c_i,V_i＞|a-1∈V_i,i＝1,2,...,C_a-1},其中C_a-1表示前a-1帧车辆编号的最大值，V_i表示车辆c_i存在的图像序列集合，<c_i,V_i>表示车辆c_i和集合V_i的映射关系；

步骤3.2：更新跟踪车辆在f_a中的位置，得到集合TL_a＝{＜c_i,V_i＞|a∈V_i,i＝1,2,...,C_a}，其中C_a表示前a帧车辆编号的最大值。

4.如权利要求1所述的基于运动检测的车辆排队长度检测方法，其特征在于：步骤4具体为：

步骤4.1：用训练好的车辆分类器对G进行车辆检测，得到车辆外接矩形集合RL＝{rl_i|i＝1,2,...m}，其中m表示检测到的车辆数，rl_i表示第i辆车在f_a中的外接矩形；

步骤4.2：从RL中过滤f_a-1已存在的车辆，得到集合NRL＝{nrl_i|i＝1,2,...n}，其中n表示过滤后剩余车辆数，使其满足式(1):

且a∈V_i (1)

式中，表示c_i在f_a中的外接矩形，表示nrl_i和的相交区域，表示相交区域的面积；

步骤4.3：将集合加入集合TL_a中。